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提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

绿色建筑在亚洲渐成主流 中国绿色建筑发展迅猛******

　　中新网2月2日电 题：绿色建筑在亚洲渐成主流 中国绿色建筑发展迅猛

　　中新财经记者 闫晓虹

　　最新研究报告显示，绿色建筑在亚洲逐渐成为主流。中国绿色建筑起步相对较晚，但发展迅猛。

　　仲量联行2日发布的《可持续发展的价值：亚洲地区绿色资产溢价的有力佐证》报告显示，对能源成本、可持续发展和脱碳目标的追求已成为企业租户对绿色楼宇租赁需求增加的主要驱动力，目前亚洲绿色楼宇市场仍处于供不应求的状态，越来越多的企业愿意付出更多的租赁溢价以达成其可持续发展目标。

　　本次报告调研了亚洲14个主要城市的3089座甲级办公楼，以评估相关区域及市场内获得或未获得绿色资质的资产表现。研究发现，自2016年开始，获得绿色认证的甲级办公楼比例稳步上升，从12%攀升至42%；截至2022年第三季度，亚太区城市平均绿色认证甲级办公楼存量达42%，其中，新加坡的表现最为亮眼，绿色建筑认证比例高达90%；在调研覆盖的中国城市中，上海以甲级办公楼存量44%获得LEED(能源与环境设计先锋)认证位居第一，北京紧随其后为41%，广州为34%。

　　报告称，自2005年首个中国建筑获得LEED金级认证以来，绿色建筑数量在国内呈现指数式增长。此外，中国住房和城乡建设部设立了明确的目标：到2025年，中国城镇新建建筑将全面执行绿色建筑标准，星级绿色建筑占比将达30%以上。办公楼作为中国城镇建筑的重要组成部分和承载商业活动的主要空间，是达成这一目标的关键

　　此外，报告显示，在亚洲，现有的通过绿色认证的甲级办公楼存量中有75%是在2015年《巴黎气候协定》通过后新增的，且非绿色认证办公楼数量同样年年攀升；反观需求端，近年来，企业对不动产组合绿色认证占比提升的需求日益迫切，因此，目前亚洲地区绿色资产市场仍处于供不应求的状态，乘势升级改造可持续的办公空间是关键。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）